基于Kriging代理模型的两类全局优化算法比较

代理模型在结构优化领域中的应用逐渐增多。相对传统优化方法,代理模型方法在处理带有噪音或仿真模拟十分耗时的问题时有明显优势。加点准则是代理模型技术的一个关键,为了避免陷入局部最优解,加点准则需要同时考虑局部搜索(exploitation)和全局搜索(exploration)两部分并加以平衡。本文在Kriging代理模型基础上提出一种基于几何全局搜索的全局优化算法MSG(Multi-start Local Search with Geometrical Exploration),通过数值算例将其与基于不确定性全局搜索的有效全局优化算法EGO(Efficient Global Optimization)进行比较,研究了MSG算法参数的影响,并讨论了MSG与EGO各自的特点和适用范围。     

基于聚类算法和自由度集结的柔性结构模型降阶研究

提出了采用k-means聚类算法对动力相似自由度进行自动集结的模型降阶方法。考虑动力荷载空间分布,给出了根据模态参与系数选取原模型重要模态的方法,并讨论了次要方向自由度舍弃的方法。根据重要模态中各自由度振型值的相似性,应用聚类算法对自由度进行自动分类,从柔度矩阵元素的定义入手推导了结构矩阵显式条件下柔度法降阶的统一表达式,并证明了降阶模型的正定性、对称性及正交关系。最后通过一榀40层混凝土框架结构模型由240自由度降阶为8自由度的算例,说明了柔度法降阶的有效性及降阶模型评判指标的合理性。     

基于Kriging模型和改进MCMC算法的随机有限元模型修正

针对待修正参数维数较高时,标准马尔可夫链蒙特卡罗MCMC (Markov Chain Monte Carlo)算法不易收敛、拒绝率高的问题,提出了基于Kriging模型和在MCMC中融合花朵授粉算法的修正方法.首先,以待修正参数作为输入,以应变模态作为输出,建立Kriging模型,通过蝙蝠算法确定Kriging模型的相关系数;然后,采用最大熵的贝叶斯方法估计参数的后验概率密度函数,将花朵授粉算法融入MH (M etropolis-Hasting)抽样算法,提高局部寻优和全局寻优能力;最后,通过三自由度弹簧-质量系统和三维桁架结构的数值算例验证所提模型修正方法,修正后参数相对误差均低于0.86％.结果 表明,所提方法修正后较高维参数的马尔可夫链能够快速收敛且样本接受率也有所提高,该方法也对随机噪声具有一定的鲁棒性.     

基于聚类椭球模型的不确定性传播分析

针对随机结构提出了基于聚类椭球模型的非概率不确定性传播方法。首先,将聚类椭球模型分解成多个子椭球模型;然后,在各个子椭球模型中求解结构响应的子边界;接着,在所有子椭球模型内的子边界中寻优,获得响应的边界。考虑到计算精度和效率等问题,引入传统非概率不确定性传播策略和基于功能度量法的传播策略,分别对响应的子边界进行计算;最后,通过数值算例验证了本文方法的有效性。     

基于代理模型的边坡稳定可靠度算法

针对基于极限平衡模式而建立的边坡稳定可靠度功能函数的隐式特征及其导致的可靠度求解等问题,首先利用Kriging插值预测方法,以极限平衡理论的Janbu算法为例,建立了边坡稳定可靠度功能函数的新型显式代理模型;然后将拉丁超立方试验抽样设计方法、Janbu算法、几何可靠度指标计算三者结合起来,研制了该代理模型的求解程序;构建了基于Kriging插值预测的边坡稳定可靠度近似分析新方法。选用某著名边坡算例,将本文方法分析结果与基于蒙特卡洛法的精确解进行了对比,两者的相对误差为5.21%,但前者计算工作量不到后者的万分之一,表明了代理模型方法的实用性和有效性。最后用代理模型方法分析了衡桂高速某段路堑边坡的稳定可靠性,表明本文方法计算结果能够满足工程精度要求,具有一定的应用价值。     

深部地下工程岩爆预测的筛选蚁群聚类算法

为了提高仿生聚类算法的计算效率,对传统的蚁群聚类算法进行改进,采用数据合并机制提出了一种筛选蚁群聚类算法。采用筛选蚁群聚类算法,在岩爆工程实例资料分析的基础上,基于工程类比的思想判断岩爆的发生状态,提出了一种深部地下工程岩爆预测的新方法。通过多个煤矿深部地下工程岩爆实例的应用研究证明,和传统的蚁群聚类算法相比,在不显著增加计算难度和复杂度的情况下,新算法对工程实例的判断准确率更高,其准确率达92%,计算效果更好;而且,计算速度有较大幅度的提高,其计算时间缩短近40%,说明新算法的计算效率更高。因此,筛选蚁群聚类算法是一种比较实用的岩爆预测新方法,值得在深部地下工程岩爆研究领域推广应用。     

基于SiPESC通用试验设计和代理模型算法构架

基于面向服务的开放软件平台SiPESC,针对试验设计和代理模型共性特征,采用面向服务插件编程的设计方法和软件设计模式,研发了试验设计和代理模型通用算法构架。构架的核心思想是将算法、数据模型和任务管理相分离,形成独立的服务,从而实现算法通用性。整个构架中,试验设计和代理模型分别由五个基本服务构成。重点阐述基本插件所代理功能的抽象过程和通用接口的设计思想,给出算法构架的使用步骤及扩展方式。利用该构架试验设计开发了均匀试验设计、正交试验设计、析因试验设计及中心复合试验设计;代理模型实现了响应面模型、径向基函数模型及Kriging模型,并对部分算法进行数值验证。研究工作表明,算法构架适用于通用试验设计和代理模型算法,可方便进行动态扩展,具备良好的开放性和重用性。     

非标识PIV图像的模糊聚类识别方法

文中将模糊分析的原理应用于分析粒子在一幅ＰＩＶ图像中的运动情况。聚类由几个相邻的粒子开始,聚类的原则是流体运动的基本规律,随着流体的运动,粒子簇在第二次曝光时改变其形状及位置,通过模糊聚类可获得粒子运动的规律。应用聚类分析方法可改善非标识ＰＩＶ图像的处理效率,基于这种方法的粒子运动轨迹追踪算法被提出并应用于ＰＩＶ图像分析。     

多学科设计优化中常用代理模型的研究

代理模型是多学科设计优化的关键技术之一。本文系统介绍了多项式响应面模型,径向基函数模型和Kriging模型等3种多学科设计优化中常用的代理模型。通过构造某机翼展向气动载荷分布的代理模型,对这3种模型的效果进行了评估,并对这些代理模型的构造方法、基本特性和适用范围进行了分析研究。     

基于Kriging代理模型的迭代更新高效反演方法

为提高混凝土坝等大体积结构参数反演效率和精度,减少由于应用有限元进行大量正分析而产生的计算机时,建立了一种结合Kriging代理模型和粒子群优化(PSO)算法的迭代更新反演方法。通过拉丁超立方抽样(LHS)方法确定初始样本点的空间分布,并使用有限元正分析获取对应的响应值,构建粗糙的初始代理模型,结合具有全局寻优能力的PSO算法,反演大体积结构的分区弹性模量,随之再代入有限元模型中,计算获取新的位移响应,并将其作为新样本加入到样本集中,通过迭代更新获得局部更高精度的代理模型。工程实际算例表明,该方法对混凝土坝等大体积结构参数反演精度较高和适用性好,且能大幅减少传统有限元模型反演方法所需消耗的正分析机时,提高反演效率。     

基于POD-RBF代理模型的迭代更新反演方法

针对常规的水工大坝等大型工程结构参数反演需要耗费大量有限元正分析机时的问题,建立了具有较好反演精度和泛化性能的POD-RBF代理模型和快速迭代更新反演算法。基于有限元分析获得足量数据样本,利用POD提取本征向量,并使用RBF方法进行插值得到有限元模型的代理模型;同时结合粒子群算法的全局寻优能力和高斯-牛顿法的快速局部收敛优势,建立了一种新的高效率迭代反演方法,并应用于混凝土大坝分区弹性模量反演。结果表明,该方法适用于大坝等大体积混凝土结构的力学参数反演。同时,相较于传统的单一反演方法,该方法在反演效率和反演精度两方面均显示出优势。     

基于多重子域代理模型的结构可靠性分析

基于合理子域概念,构建多重代理模型。多重代理模型在合理子域内采用经典响应面模型,在合理子域外采用经典Kriging模型,能够充分利用两种经典模型各自的优势。多重代理模型能够合理规避经典响应面模型中响应函数采取事先假定形式带来的可靠度评估风险,同时能够有效避免经典Kriging模型中试验点组合爆炸的问题。相比经典响应面模型,多重代理模型所需试验点数量并未增加,计算效率与经典响应面模型大体相同。算例表明,本文方法的计算结果与MCS的计算结果几乎一致,具有较好的计算精度。     

基于主动学习Kriging模型的结构多失效模式可靠度计算

对于具有多失效模式的结构可靠度计算问题,利用多输出Kriging模型作为代理模型进行分析。该代理模型只需对所有功能函数进行一次建模,无需对每个功能函数建立各自的代理模型,且在建模过程中能够考虑各失效模式之间的相关性。本文方法设定的初始样本点不仅对随机变量均值附近区域给予足够重视,而且能够兼顾设计空间的边缘区域,进而确保初始代理模型在全局空间内具有较好精度,以减少后续利用学习函数更新代理模型的次数。数值算例表明,本文方法具有较好的计算精度和较高的计算效率,当失效模式较多时,计算效率大幅提升。     

State space solution to 3D multilayered elastic soils based on order reduction method

Starting with the governing equations in terms of displacements of 3D elastic media, the solutions to displacement components and their first derivatives are obtained by the application of a double Fourier transform and an order reduction method based on the Cayley-Hamilton theorem. Combining the solutions and the constitutive equations which connect the displacements and stresses, the transfer matrix of a single soil layer is acquired. Then, the state space solution to multilayered elastic soils is further obtained by introducing the boundary conditions and continuity conditions between adjacent soil layers. The numerical analysis based on the present theory is carried out, and the vertical displacements of multilayered foundation with a weak and a hard underlying stratums are compared and discussed.     

基于Kriging代理模型的连梁金属阻尼器性能研究与参数优化设计

连梁阻尼器是剪力墙连梁结构中主要的耗能部件,其构造形式直接影响剪力墙的性能。本文从连梁阻尼器的几何特征入手,在用料相同的前提下,对四种典型开孔形式金属平面内屈服连梁阻尼器进行耗能性能对比研究,引入Kriging代理模型,构造出不同开孔尺寸与滞回耗能的关系。然后,分别对四种开孔形式的连梁阻尼器几何参数进行进一步优化,以获得最优构型。为简化优化迭代过程中反复的多步加载非线性求解计算,在优化过程中以Kriging代理模型作为反演优化平台,代替原有的几何参数与滞回耗能关系,并采用最大期望提高加点方法,不断提高代理模型在最优解附近的精度,在提高代理模型的代理精度同时,也提高了优化设计效率。所提算法为寻求一种形式简单、性能优越的金属平面内屈服连梁阻尼器提供了新的解决框架。     

基于Kriging代理模型的结构形状优化方法研究

建立了一种进行结构形状优化的工程方法。该方法利用试验设计法选取位置变量样本点,并对各个样本点对应的结构进行尺寸优化,然后根据样本点和尺寸优化结果建立Kriging代理模型,再利用遗传算法求出位置变量最优解,进而得到结构最优解。最后进行了15杆平面拱式桁架、悬臂梁和25杆空间桁架三个形状优化算例,算例分析结果表明:该方法思路清晰、适应性强、优化效果明显,具有较大的工程应用价值。     

基于粒子群-AK-MCS法的结构可靠性分析

Kriging代理模型由于其良好的非线性拟合能力,在可靠性分析领域得到了广泛的应用。为提高Kriging模型的建模效率,本文提出一种混合粒子群算法的AK-MCS法,该方法在保证模型精度的前提下减少了构建代理模型时的迭代次数,且提高了模型的全局寻优能力。以一10杆桁架结构为研究对象,通过建立结构控制位移与杆件截面面积和集中荷载之间的代理模型,快速求解桁架结构的失效概率。研究表明,本文方法有效提高了Kriging模型建模效率和建模精度,在计算复杂工程结构时具有一定的可行性。